在深度学习中喜欢将图像数据的维度重新排列为(2, 0, 1)的原因是因为这种排列方式通常更适合于主流的深度学习框架处理图像数据。
通道优先：将图像数据维度排列为通道优先（通道在最前面）的形式(2, 0, 1)，可以更好地符合主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）对输入数据的要求。这种排列方式也是这些深度学习框架内部默认的数据格式。
内存布局：在内存中按照通道、高度、宽度的顺序排列数据，有利于提高数据的访问效率和计算速度，减少内存访问时的跳跃，有利于提升计算性能。
跨平台性：采用通道优先的数据布局方式，在不同深度学习框架之间转换数据时更为方便，避免了频繁的数据重排操作，有利于提升跨平台的兼容性。
总之，将图像数据维度排列为(2, 0, 1)的形式更符合深度学习框架的要求，有利于提高计算效率和方便数据处理操作。